開放算力
Ⅰ AI開放平台名被合作方注冊，華為陷商標爭奪戰，對華為有何影響
北京知識產權法院近日公布的一份判決顯示，因為其核心晶元上的移動計算架構HiAI被合作方搶注，華為在申請商標無效並沒有達到預期結果後，向法院起訴國家知識產權局，一審敗訴。HiAI是華為面向智能終端的AI能力開放平台，作為曾在麒麟970晶元上創新設計的移動計算架構，該系統目前已升級到HiAI 3.0，支持多終端共享AI算力。
亮風台商標被保留的商品類別，與華為申請無效掉的商品類別非常相近，都涉及AI科技類產品，雙方稍不注意就可能越界侵犯對方權益，容易導致糾紛產生。爭議商標流入市場，對爭議各方的發展並不利，也給商業秩序帶來不利影響。” 這樣分析來看對於華為來說影響是比較大的，希望可以盡快解決這個商標問題。
1，網易星球(五星)
因為網易的游戲品質大家都是知道的，所以剛出就很火，甚至一個月玩家就過百萬，玩法也在不斷更新中，最近會出拍賣系統。
每天登錄就可以得到黑鑽，完成一些小任務還可以提升算力，算力越高每天能得到的黑鑽就越多。
建議多存點黑鑽，不要輕易用掉，目前應用商城和蘋果商店都可以下載
2，布洛克城(五星)
類似於網易星球，開發公司是公信寶，代幣叫GXS，已經上了10家交易所，國內可以去okex或者otcbtc看。
游戲的玩法就是用自己的個人信息來換取算力，然後用算力來挖礦，很多人會擔心自己的個人信息安全問題，其實大可不必，區塊鏈的特點就是去中心化(誰也不屬於，游戲公司倒閉了也能自動運行)，安全和匿名，沒有你的私匙，游戲公司也沒有許可權看到你的信息。
開啟自動挖礦之後，每過一段時間就會挖出數字貨幣，這些幣也都是可以直接在交易所交易的，目前有十多種。我看了一下，目前GXS和BIG算是比較值錢的，都在10塊以上，以後還會陸續增加，所以趕緊每天登錄，提升算力是比較重要的。
3，流量魔盒(四星)
這個就是很傳統的挖礦玩法了，注冊就送一個迷你魔盒，魔盒每天都會產生魔石，魔石可以後台交易系統掛賣出去掙錢，在APP里就可以交易，目前是2元一個，也可以自己購買更高級的魔盒來提升收益(建議就用送的魔盒玩)。
每天早9點到晚11點限時開放，目前每天限5000個人認證。
4，ONE錢包(五星)
3月16號剛剛公測的一款數字錢包，目前推廣中，說是錢包其實這個軟體集合了交易所，聊天社區，錢包功能，閃電轉賬，挖礦等功能，可以說是全能。
現在注冊就送2個ONE，挖礦也是挖出來ONE和ONELUCK，因為功能強大，未來可能很有前途，建議保留。
Ⅲ 如何提高數學計算能力
如何提高中考數學的計算的正確率，以下有四種方法以供借鑒：
第一，要對計算引起足夠的重視。
很多同學總以為計算式題比分析應用題容易得多，對一些法則、定律等知識學得比較扎實，計算是件輕而易舉的事情，因而在計算時或過於自信，或注意力不能集中，結果錯誤百出。其實，計算正確並不是一件很容易的事。例如計算一道像37×54這樣簡單的式題，要用到乘法、加法的運演算法則，經過四次表內乘法和四次一位數加法才能完成。至於計算一道分數、小數四則混合運算式題，需要用到運算順序、運算定律和四則運算的法則等大量的知識，經過數十次基本計算。在這個復雜的過程中，稍有粗心大意就會使全題計算錯誤。因此，計算時來不得半點馬虎。
第二，要按照計算的一般順序進行。
首先，弄清題意，看看有沒有簡單方法、得數保留幾位小數等特別要求;其次，觀察題目特點，看看幾步運算，有無簡便演算法;再次，確定運算順序。在此基礎上利用有關法則、定律進行計算。最後，要仔細檢查，看有無錯抄、漏抄、算錯現象。
第三，要養成認真演算的好習慣。
有些同學由於演算不認真而出現錯誤。數據寫不清，辨認失誤。打草稿時不能按照一定的順序排列豎式，出現上下粘連，左右不分，再加上相同數位不對齊，既不便於檢查，又極易看錯數據。所以一定要養成有序排列豎式，認真書寫數字的良好習慣。
第四，不能盲目追求高速度。
計算又對又快是最理想的目標，但必須知道計算正確是前提條件，是最基本的要求，沒有正確作基礎的高速度是沒有任何價值的。所以，寧願計算的速度慢一些，也要保證計算正確，提高計算的正確率。
Ⅳ 與華為合作，全球首款搭載HUAWEI HiCar的寶駿RC-6都有哪些黑科技
極簡連接：無需用戶主動操作，上車即完成自動連接，原理是通過車機端的藍牙和WIFI與手機端的互聯，其中藍牙主要是起到了驗證的作用，WIFI是數據傳輸的紐帶。
日程卡片一鍵導航：識別用戶日程信息,以卡片形式智能提醒,用戶一鍵即可導航至目的地。
家居控制：通過家居卡片一鍵控制遠程家居設備。
疲勞檢測：利用車內攝像頭圖像數據、華為手機的強大AI運算能力和手錶/手環的心率感測器數據檢測駕駛員的異常駕駛行為，保障駕駛安全性。
視頻通話：利用車的屏幕/麥克風/音響結合手機的5G通信能力,實現極致體驗的視頻通話。
手勢識別：利用車的攝像頭+手機的AI運算能力，實現手勢控制音樂播放/暫停。
Android應用生態共享：將豐富的Android應用生態共享給汽車，構建用戶體驗在車內和車外場景的無縫流轉和銜接。
未來，隨著HUAWEIHiCar生態的逐步豐富，新寶駿RC-6還能實現更多功能。
寫在最後：
今天，社會商業形態及模式已產生深刻變化，新寶駿RC-6通過搭載HUAWEIHiCar在實現智能網聯，打造「移動智能空間」之路上更近一步。
未來，作為物聯網的開放平台、萬物互聯的介面、全開放的生態，新寶駿移動智能空間只有接入更多智能設備，連接更多軟體與平台，在智能化道路才能不斷加速。
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。
Ⅳ 超算中心什麼時候開放免費算力
超算中心的算力都不是免費開放的，需要免費算力的話目前十次方可以提供。
Ⅵ 有人了解超級算力生態嗎靠譜嗎是傳銷嗎
凡是靠拉人頭交資費的都是傳銷。只要你看看他們符合不符合這點就行了。
Ⅶ 巨閘開放之後會怎樣解碼Mobile AI生態叢林
從晶元萌發到多款AI產品的面世，移動AI這個話題在今年年尾變成了手機產業的主旋律。
在與很多朋友交流時，大家都會不約而同提出這樣一個問題：假如華為Mate10等產品代表著移動AI的開端，那麼下一步手機到底會變成什麼樣子？
確實，AI專項處理能力和硬體基礎就像一座大廈的地基。Mate10等產品的出現僅僅是整個AI生態的開端，這之後AI會帶給消費者什麼驚喜，就要靠各種應用和技能開發者的奇思妙想來實現了。
在更早的時候，我們從技術邏輯上分析過這之後移動AI生態的可能面貌。而一段時間過後，我們又通過對華為手機AI領域的相關專家和負責人進行采訪，獲知了移動AI生態的新進程。
從很多我們耳熟能詳的應用進行AI化的消息來看，雲端一體化的AI能力很可能將快速醞釀出我們期待的殺手應用。
Mobile AI的能力就像一道剛剛開放的閘門，水流湧出不但帶來巨大的勢能沖擊，體驗沖撞，還將把此前不同的開發、消費與商業生態連接到一起。從這個角度看，手機的2018年，也許會成為一個令人激動的數字。
Mobile AI建立的生態圖
AI只是一種基礎能力，在基礎能力上能做出什麼花樣才是消費者最終期待的東西。根據華為方面的介紹，Mate10代表的移動AI產品和平台，總共會開放三重賦能應用開發者的能力，從晶元的能力釋放到HiAI架構帶來的AI計算庫與API，再到對主流機器學習平台的遷移，會從不同角度加持開發者，滿足不同應用進行AI化，以及針對移動AI體系開發新應用的需求。
在體系化AI生態加持下，最直接的變化就是各種移動應用都可以比較容易的進入AI矩陣。很多我們大家觸手可及，每天見面的手機應用，可能都會在你意想不到的角度「被AI掉」。
舉個最直接的例子，大家每天都在玩的抖音和快手。這兩個感覺特別大眾文化的APP，都已經加入了華為開發者聯盟，開始藉助終端AI的加持能力升級自己的產品。
是不是有點炸裂？或者說從來沒想像到快手可以和AI聯繫到一起吧？
但事實上卻是，快手這類直播與短視頻APP，突出的是畫面效果上釋放的瞬時震撼感。我們看到的很多臉部特效、背景特效、禮物特效等玩法，其實都需要利用AI演算法來實現更好的體驗升級和瞬時化貼合。
舉個例子，假如我們錄一個超快速動作的抖音或者快手視頻，然後希望進行一個視頻背景替換，把我們自己和某個大片放在一起。那麼利用傳統的演算法和雲端AI能力，往往會出現動作捕捉不充分，不能把快速運動的主角從原有背景里剪輯出來的尷尬。結果就是讓本來好玩的視頻變得充滿瑕疵。
而通過麒麟970的終端AI任務處理能力，演算法就可以完美捕捉到快速運動的人或者物體，從而施加貼合度極高的特效以及完整的背景替換效果。
據介紹，未來這類直播和短視頻應用中，用AI來替換主播的臉和身體，甚至聲音都不是什麼難事。想一想還有點驚悚…
從目前來看，有四類應用已經開始逐漸加入Mate10背後的AI產業生態：1短視頻應用，比如快手、抖音;2社交平台類應用，比如手機網路、QQ空間，藉助AI來提升圖片與視頻的搜索和識別效率;3翻譯類應用，藉助終端AI實現翻譯質量的提升和本地化效率;4美圖類和相機類應用，運用AI加持快速准確的美顏和環境美化效果。
當AI成為某種前提條件，明顯開發者的腦洞幅度會大大提升。而如此多的應用快速加入移動AI生態，或許不僅是注意到能帶給固有業務的提升，更重要的是看到了移動AI的叢林化生長可能。
生長、平台、商業森林：AI為何被關注？
眾多視頻、社交、翻譯類應用，甚至未來可能出現的游戲和電商，大量流量入口加入AI後會帶來怎樣的方向性改變呢？
換言之，當大家通過Mate10代表的移動AI能力開始新一輪賽跑，會在一段時間後把我們的手機變成什麼樣子？
從目前的AI體驗提升上看，這個問題已經有了幾種可能性較大的答案：
1.識別成為手機的主要能力。在采訪中我們了解到，接下來最大比例的手機AI能力會集中出現在識別上。比如說上面說過的對運動物體和背景的識別，對人臉的識別等等。未來，在大量的知識圖譜和計算機視覺技術成熟後，還很可能出現通過攝像頭理解周遭物理環境的能力。比如地圖上攝像頭實景指路、識別食物卡路里和營養單位、旅行中識別古跡來一段專業講解等等。這些能力的加入，直接把手機從記錄工具變成了輸出工具，帶來的應用想像力是全面迭代的。
2.視頻玩法的多樣性。通過終端AI處理能力的加持，手機可以與各種復雜的視頻計算與加持聯繫到一起，更多隻能在PC中實現的玩法將進入手機當中。視頻、直播和游戲類應用，將會把手機是否被AI加持過，給清晰的區分在消費者面前。
3.AR開始進入紀元。另一個生長空間，是AR重回視野。口袋妖怪那樣的現象級應用沒有持續發生，很大原因在於手機的算力無法支持更復雜的AR應用，而在移動AI前提下，手機AR對環境計算能力、復雜信息處理能力都將提升。AR將重新成為消費應用的主流，這也是2018的大概率事件。
幾個埠的集合式生長，正在催生一系列新的商業機遇空間。由於被提升的是基礎能力，如何在這些趨勢中找到自己的機遇，將會吸引越來越多的開發者，甚至知名移動平台加入AI的生態叢林。在這些生長空間背後，提供能力支持和開放架構的Mobile AI體系散發出巨大的平台商業想像力。
通過麒麟970的NPU原點，上升到平台構建和商業森林展開，似乎是一件合乎邏輯的事。所以Mate10代表的手機AI生態可能性，自然會得到廣泛的關注。
把手機變成普通消費者的AI之眼與AI之耳，也許是觸屏交互之後最大的一場移動終端變革。對於手機產業的影響，當然也不言而喻。
一個小預測：Mate10在2018連接起的河網效應
不難看出，完整的生態架構優勢，正在讓我們購買的手機不再是一個單品，而是眾多變化發生的起點。
換言之，消費者買到的並不是終端AI的完全體現，而是不斷進化和學習的AI應用基礎。從這個角度來看，移動AI在2018年最有可能產生的事態，是旗艦機相繼搭載移動AI晶元之後，應用的AI體驗開始為消費者關注和接受。隨後開發者陸續加入用AI來進行功能迭代的序列，從而激發深度學習等原本距離手機平台較遠的開發者加入到這個陣營中。
這個或許可以稱為平台與市場之間的河網效應：在AI終端處理能力這條河道挖通後，不同方向的應用與開發能力、技術能力的水源，將會匯聚到一起，從而組成更遼闊的水域。在消費者從這塊水域取水後，更多水利設施會加入其中，引導技術市場的發展。最終勾勒出新的移動AI畫面。
接下來較為可能的一件事，是通過HiAI架構，Mate10代表的產品將人工智慧開發、手機應用開發、視覺體驗升級開發，三大開發部類整合成一個整體。我們已經看到很多應用和開發者投入新的一體化開發格局當中，未來在感測系統、演算法和體驗優化技術的成熟下，整個生態群落將進一步完善。
在2018的AI終端大年裡，華為代表的Mobile AI與智慧手機戰略將可能迎來實質意義的迭代。有意思的是，在這個其他品牌缺乏終端AI能力的在這個市場間錯期里，智慧終端的上揚和競品在AI上技術能力不足，將為華為留下一個空窗。
國產手機開始挑戰IoS開發生態和蘋果品牌的先導地位，也許這就是最好的機會。
(文/腦極體)
Ⅷ alpha-go的計算能力等同於多少台伺服器
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這么說吧：1997年下贏國際象棋冠軍卡斯帕羅夫的「深藍」是一台超級計算機，而即將和李世石對決圍棋的AlphaGo卻是谷歌旗下公司DeepMind開發出來的人工智慧程序。強行把這二者拉在一起比較……少年我們還是來談談世界和平吧。不過AlphaGo作為程序，最終還是要運轉在計算機上才能去和人類比個高下的。所以把問題換成「即將和人類下圍棋的那台計算機到底比深藍厲害多少倍？」
我們還是能夠簡單計算一下給出大致答案的。畢竟在衡量計算機性能方面，我們已經有了一個相當統一的標准：每秒浮點運算次數，為了方便起見，我們下面一律稱之為「FLOPS」。
千萬別被「浮點運算」這個計算機術語嚇跑，說人話的話，浮點運算其實就是帶小數的四則運算，比如1.2加2.1就是一個典型的浮點運算。如果你的小學數學老師不是美國人的話，那麼我們估計這會兒你早就心算出結果是3.3了。不過這對計算機來說，這個問題沒那麼簡單。
我們知道，計算機是以0和1構成的二進制數字進行運算的，比如在基礎的二進制里，1就是1，2就變成了10，3是11，4是100……這種運算方式讓我們可以用最簡單的電路元件組裝出穩定有效的計算機器，但它也帶來一個問題：計算機能夠處理的數字只有整數。如果想不藉助任何其他的數學方法，用0和1表示一個0.1……少年我們真的還是來談談世界和平吧。
解決這個問題的辦法很簡單：0.1可以看成是1除以10的結果，我們想讓計算機計算一個帶小數點的數字，只要告訴CPU這是一個被1後面加了多少個0整除的整數就行了。不過這樣一來，計算機在處理小數點的時候，就多了好幾個運算步驟。所以進行浮點運算的速度也就成了衡量計算機性能的標准。
拿在國際象棋上擊敗人類的深藍來說，它的計算能力是11.38 GFLOPS，意思就是深藍能在每秒鍾里計算113.8億次帶小數的加減乘除。而在二戰期間幫助美國設計製造原子彈的第一台通用計算機ENIAC，它的性能只有300 FLOP。
在今天看來，深藍的性能怎麼樣？三個字：弱爆了。單就PC中使用的CPU來說，早在2006年，英特爾推出的第一代酷睿2就已經穩穩地超過了深藍。這還沒有算上顯卡里GPU帶來的效果加成，今天最普通的集成顯卡，其性能也已經超過了700 GFLOPS。如果真要在性能上比個高下，深藍這種上個世紀的超級計算機，就算組團也不一定能單挑你面前的這台筆記本電腦。
那麼今天的超級計算機已經達到了什麼樣的性能水平？我們國家的天河二號是世界最快的超級計算機，它浮點運算能力已經達到了33.86 PFLOPS。也就是說，深藍要在性能上增長到自身的30萬倍，才能和天河二號相提並論。
不過對於深藍來說，這樣的比較實在是太不公平。因為即便在當年，深藍也不是速度最快的超級計算機。相比之下，只有通過谷歌AlphaGo使用的電腦，我們才能比較出這20年裡，我們的計算機到底經過了怎樣驚人的發展。
根據谷歌團隊發表在《自然》雜志上的論文， AlphaGo最初是在谷歌的一台計算機上「訓練」人工智慧下圍棋的。按照論文里的描述，谷歌利用這台計算機，讓AlphaGo的圍棋水平提升到了與歐洲冠軍樊麾接近的地步。不過論文除了提到這台計算機裝有48個CPU和8個GPU之外，對計算機的性能連一個數字都沒有提到。好在AlphaGo是在雲計算平台上運行的，我們只要找來競爭對手的計算機數據比較，就可以了解到大概了。
比如說去年12月，阿里雲對外開放的高性能計算服務。按照阿里雲的描述，這些計算機的單機浮點運算能力是11 TFLOPS，而且同樣可以用來訓練人工智慧自行學習。如果谷歌的計算機性能與阿里雲接近的話，那麼AlphaGo所驅動的硬體，性能至少是深藍的1000倍。
但故事到這里還沒有完，AlphaGo並非只有「單機版」一個版本。為了達到更高的運算能力，谷歌還把AlphaGo接入到了1202個CPU組成的網路之中。聯網後的AlphaGo算力猛增24倍，一下子從「單機版」不到職業二段的水平，跳躍到了職業五段上下的水準。
所以AlphaGo比深藍厲害多少倍？估計這會你已經得出答案了：2.5萬倍。從這個角度，我們也能看出來，圍棋究竟是怎樣復雜的一種智力游戲，以至於計算機的性能需要20年的提高，才能在象棋上戰勝人類後，再在圍棋棋盤面前，坐到人類頂尖選手的對面。不過歸根揭底，AlphaGo最重要的成就並不是採用了性能多麼優秀的電腦，而是第一次讓程序可以以人類的方式思考、學習和提高。所以過幾天的比賽，無論誰輸誰贏，我們見證的都是一個嶄新紀元的開端。
當然別忘了關注新浪科技，我們到時候會在最前方，帶你迎接這個新紀元的第一道曙光。
Ⅸ 高通發布自動駕駛平台，預計2023年裝車量產
1月7日，高通正式發布全新的自動駕駛計算平台——SnapdragonRide平台。該平台包括安全系統級晶元、安全加速器以及自動駕駛軟體棧，能夠滿足最高L4/L5級自動駕駛的運算需求。高通宣布該平台將於2020年上半年交付給汽車製造商和一級供應商進行前期開發，預計搭載該平台的汽車將於2023年投入量產。
解讀：早在2012年，高通就進入了汽車晶元領域。截至目前，高通在汽車板塊的訂單金額累計已達到70億美元，而在兩個月前，這一數字還是65億美元。
不過，之前做的晶元都是通信及娛樂類晶元。在這次的發布會上，高通方面的透露，其發力自動駕駛晶元，也已經有四年多時間了。高通在2017年拿到了加州的自動駕駛測試牌照，該項測試的目的正是為了驗證其晶元。
當前，自動駕駛晶元最大的一個痛點是很難實現算力和功耗的平衡，而高通從一開始就決定利用其在手機晶元產業的積累做高算力、低功耗的ASIC晶元。高通這次發布的L4級自動駕駛計算平台SnapdragonRide，搭載了兩顆自研的自動駕駛處理器ML（ASIC）、還集成了GPU、CPU。
SnapdragonRide平台可在130W的功耗下達到最高700TOPS的算力。若這一規劃能變成現實，那高通的自動駕駛方案在算力上還是挺有競爭力的。如與特斯拉Hardware3.0的144TOPS/72W相比，高通的產品能效優勢很明顯。，
目前已量產方案中，算力最強的是華為的MDC600，算力為352TOPS，但功耗也高達352W；其次為英偉達的DrivePegasus，算力為320TOPS，但功耗也高達500W。
據規劃，英偉達基於下一款自動駕駛晶元的Orin的計算平台AGXOrin的算力可達2000TOPS，但功耗也高達750W，這種功耗，幾乎無法應用於量產車。
相比之下，高通的自動駕駛計算平台不需要風扇或液體冷卻系統散熱，而是通過更簡單的被動風冷系統，從而達到比較高的可靠性。
SnapdragonRide平台還將晶元減配，變成算力在60-120TOPS的L2-L3級自動駕駛解決方案，或者算力為30TOPS的ADAS解決方案。在這次CES上，高通與通用汽車就ADAS業務達成了合作。
在商業模式上，高通的做法比較開放，既可以提供全棧式解決方案，也可以只賣晶元，演算法及感測器方案之類的由客戶自己去處理。
今後，V2X晶元也會是高通在汽車業務上的重要收入來源之一。
此外，高通還通過其Car-to-CloudService為車企提供雲計算、OTA方面的技術支持。值得一提的是，其Car-To-CloudSoftSKU支持晶元組的安全升級。
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。